import numpy as np arr = np.array(range(10)) ic(arr[2:5]) ic(arr[:3]) ic(arr[7:]) ic(arr[::2]) ic(arr[::-1]) # reversing the array # Using slice objects s = slice(2, 5) ic(arr[s]) s = slice(None, 3) ic(arr[s]) s = slice(7, None) ic(arr[s]) s = ...
切片操作允许我们提取数组的子集。在NumPy中,可以通过array[start:stop:step]的形式来实现切片。 示例 假设我们想要提取第一和第二行的所有列: # 提取第一和第二行slice_1_2=array_2d[0:2,:]print(slice_1_2) 1. 2. 3. 输出: [[1 2 3 4] [5 6 7 8]] 1. 2. 在这个示例中,0:2表示提取第...
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) column_slice = data[:, 1] # 提取第二列 row_slice = data[1, :] # 提取第二行 print("Column Slice:", column_slice) # 输出: [2, 5, 8] print("Row Slice:", row_slice) # 输出: [4, 5, 6] 通过上述实战案例...
创建一个二维数组,例如arr_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])。 选择第一行和第二行的所有列:row_slice = arr_2d[0:2, :]。 选择所有行的第二列到第四列(不包括第五列):col_slice = arr_2d[:, 1:4]。 三维数组的切片: 创建一个三维数组,例如arr_3d = np...
现在,当我修稿arr_slice中的值,变动也会体现在原始数组arr中: In [68]: arr_slice[1] = 12345 In [69]: arr Out[69]: array([ 0, 1, 2, 3, 4, 12, 12345, 12, 8, 9]) In [68]: arr_slice[1] = 12345 In [69]: arr Out[69]: array([ 0, 1, 2, 3, 4, 12, 12345, 12...
>>> l [0, 1, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> l[1:3] = [] # Remove a slice >>> l [0, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 使用list保持二维 (2-D) 或三维 (3-D) 数组 >>> al = [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]] >>> al[0][0] # First element in 2D array ...
It’s easy to index and slice NumPy arrays regardless of their dimension,meaning whether they are vectors or matrices. 索引和切片NumPy数组很容易,不管它们的维数如何,也就是说它们是向量还是矩阵。 With one-dimension arrays, we can index a given element by its position, keeping in mind that indice...
(arr)#如果操作需要,我们可以针对切片中再一次进行切片赋值arr_slice=arr[4:8]#[4,12,12,12]print(arr_slice[0])#4print(arr_slice[1])# 12arr_slice[0:2]=89print(arr_slice)#[89 89 12 12]print(arr)#[ 0 1 2 3 89 89 12 12 8 9]#如果你想要得到的是ndarray切片的一份副本而不是视图...
array([ 1.80238238, 1.13527605, 5.51954079, 2.49611818, 6.71673619, 1.80238238, 16.76547217, 5.51954079]) 提取第 4 个连通分量,并裁剪它周围的数组: >>> >>> ndimage.find_objects(labels==4) [(slice(30L, 48L, None), slice(30L, 48L, None))] ...
# 选择特定行和列multi_slice=array_2d[1:4,[0,2,4]]print("二维复杂切片示例:\n",multi_slice)# 输出:# [[ 5 7 9]# [10 12 14]# [15 17 19]] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 使用mermaid语法展示旅程 在学习NumPy切片的过程中,我们可以将处理过程视作一段旅程,以下是用mermaid语法表示的旅行...